肌微細構造の印象評価
番場文枝 (指導教員：伊藤貴之)

1. 概要

シュアルゴリズムを用いて一つ一つの毛穴を接続するこ

肌の印象は人間の印象を左右する重要な要因である．とで，皮溝，皮丘を再現する．

化粧品開発では企画者と開発者が化粧品のイメージを正次に以下の手順で頂点を生成し，それを連結して細か確に共有するために，肌の印象を正しく共有することがい三角形を生成する．まず，深さと半径をもとに毛穴を重要であるが，個人の感性に依存する印象を，食い違えいくつかの層に分割し，等間隔に頂点を生成する．続いることなく共有するのは容易でない．肌に関する従来のて皮丘を構成する三角形領域内部に，重心が一番高くな

印象評価では主に肌の実写画像を用いてきたが，肌の実るように頂点を生成する．さらに，皮溝上に等間隔に頂写画像は被写体である人物の多様な状況に加え，撮影機点を生成する．

器や撮影環境にも影響を受ける．これらの条件を全て網以上の処理を，肌質や化粧法を基に分割した顔形状の羅しようとすると非現実なコストがかかってしまう．

各パーツに対して適用し，顔全体にわたって肌微細形状

そこで我々は，コンピュータグラフィックス(CG)を用を生成する．

いて顔画像を生成し，肌を表す形容詞群を被験者に提示して印象評価を依頼してきた．その一環として黒川らは，

3.2 生成した肌形状の顔ポリゴンへの貼り付け

毛穴，皮丘，皮溝といった肌の微細構造を生成する手法

黒川らの発表では肌微細構造を平面上に生成したのみを提案した[1]．また猪股らは，CG で生成した顔画像を用であったが，印象評価においては顔の形状的特徴に伴ういた印象評価結果が，実写画像を用いた印象評価結果と光の当たり方が重要である．そこで本節では，前節で示よく整合することを示した[2]．しかし猪股らの印象評価した手法で生成した肌微細構造を顔形状に貼りつける処

では，黒川らが提案した肌微細構造を適用していなかっ理手順について示す．図 1 は肌微細構造を顔形状に貼りた．そこで本研究では，肌微細構造を CG で表現した顔画つけた例である．

像に対する印象評価について研究する．本研究の前半で貼りつけ手順は以下のとおりである．ここで顔形状はは，肌表面の微細構造をなす毛穴，皮丘，皮溝を顔形状三角形の集合で表現されており，その各頂点には 3 次元に貼りつける実装について説明する．本研究の後半では，実空間での座標値(x,y,z)とテクスチャ座標値(u,v)を有する

その印象評価結果を示す．

ものとする．また肌微細構造は XY 平面上の微細な凹凸として生成され，その Z 軸が顔形状の法線に対応する．

2. 関連研究1.

顔形状を構成する各々の三角形領域の 3 頂点のテク実存の肌画像から再現を試みたものとして，中井らのスチャ座標値を A1(u1,v1), A2(u2,v2), A3(u3,v3),としたと物理モデルに基づいた人の肌の色の質感表現[3]がある．

きに，肌微細構造を構成する点 B(p',q',r')を内包する

この手法では，肌画像から読み取った質感情報をもとに，三角形領域を展開時座標系で特定する．

皮膚内部での光の錯乱・吸収，多重反射などに関する物

2.

理モデルを構築した．このモデルは，実際の肌画像から

点 B と点 A1,A2,A3 の各々を線分で結んだ時にできる3 つの三角形の面積 s1～s3 を以下のとおり定義する．

CG の光学パラメータを得ることに相当し，肌の微細構造

s1＝三角形 BA2A3 の面積を直接的に再現するものではない．また近年では Abhijeets2＝三角形 BA3A1 の面積らが，モデル顔の全体的構造から微細構造までを実画像

s3＝三角形 BA1A2 の面積からキャプチャする手法[4]を提案している．こちらは肌3.

A1,A2,A3 の 実 空 間 で の 座 標 値 を A1(x1,y1,z1),の微細構造を直接再現しているが，それをパラメータ制A2(x2,y2,z2), A3(x3,y3,z3),としたときに，点 B の実座標御できるものではない．本研究が採用する肌の表現手法

系での座標値(x',y',z')を以下により求める．

は，微細構造をパラメータ制御できる点に差異がある．

x'=s1x1+s2x2+s3x3
y'=s1y1+s2y2+s3y3

3. パラメータ制御可能な肌微細構造生成手法に基づく顔の CG 表現

z'=s1z1+s2z2+s3z3
ただしこの時点では，肌微細形状は平面として顔

3.1 肌質感再現画像形状に貼り付けられる．

本手法では，毛穴，皮丘，皮溝のパラメータを設定す4.

る．肌の微細構造生成には黒川ら[1]の手法を採用する．

A1,A2,A3 の法線ベクトルを 3.と同じ方法で補間する
ことで，点 B の法線ベクトル(a,b,c)を算出する．

第一段階としてまず，既に設定されたパラメータを参照

5.

以下の式により肌微細形状に凹凸をつけることで，しながら毛穴配置のパターンを生成する．毛穴を x，y 軸

顔形状への肌微細形状の貼付けを完成する．の格子状に沿ってランダムに生成し，Delauney 三角メッ

x'=x'+r'a79

y'=y'+r'bz'=z'+r'c以上の処理によって肌微細構造を顔形状に貼りつける（図 2(左)）だけでなく，肌の拡大画像をテクスチャマッピングする（図 2(右)）ことで，さらにリアリティある画像を生成できる．

図 3. パラメータを変え生成した 6 種類の肌微細構造

図 1 肌微細構造の顔形状への貼りつけ
図 4. 印象評価結果

5. まとめと今後の課題
本研究では肌微細構造を生成して顔形状に貼りつけ，数種類の肌画像を生成，顔ポリゴンにマッピングしたものを用いて印象評価を実施し，その結果を分析した．
今後は CG の光反射モデルの調整手法を検討するとともに，顔全体へのマッピング画像を用いた印象評価や，顔形状と印象評価の相関性分析を実施したい．

謝辞
本研究を進めるにあたり多数のご助言をくださいました，資生堂リサーチセンター豊田成人氏，大高瞳氏，笹図 2 .肌へのテクスチャマッピング

本裕美氏に感謝の意を表します．

4. 肌微細構造の印象評価
参 考 文

基準となる肌，それに対し毛穴を 2 段階で大きくした献

もの，乾燥肌，皮丘を平らにしたもの，皮丘を高くした[1] M. Kurokawa, M. Inomata, T. Itoh, N. Toyoda, H.

もの，の合計 6 種類の肌微細構造（図 3）を生成して顔形

Sasamoto, Micro-geometric Modeling of Human Face Skins状に貼りつけ，画像を生成した．20 代女性被験者 32 人にfor Cosmetic Analysis, SIGGRAPH Asia Poster Session, 2011

対して各画像を提示して，20 種類の肌印象を表す形容詞[2] 猪股, 伊藤, 豊田, 肌質感の印象評価と評価結果の可にどの程度あてはまるかを 5 段階評価してもらった．そ視化, 第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォの平均値を折れ線グラフにしたものを図 4 に示す．

ーラム(DEIM 2011).

その結果から，例えば毛穴が開いている画像は「くす[3] 中井, 眞鍋, 井口, 物理モデルに基づいた人の肌の色み」への評価が高くなり，皮丘を低くした画像では「きの 質 感 表 現 , 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 , J84-D-II(2),め細かい」「立体感」への評価が低くなるなど，総じて納pp.321-327 (2001).

得できる結果が得られた．しかし例えば，皮丘が低い（＝[4] A. Ghosh, G. Fyffe, B. Tunwattanapong, J. Busch, X. Yu,乾燥肌）画像に「つるつる」「すべすべ」などの評価が高P.

い値を示しているが，これが乾燥肌の印象とはいいがた

Spherical Gradient Illumination, ACM Transactions on

い面もあり，原因について調査が必要であると考える．

Graphics, Vol. 30, Issue 6 (SIGGRAPH Asia)
80

Debevec,

Multiview Face Capture using Polarized(2011).